今年春季，我参与了“高级大语言模型（LLM）Agent，MOOC Spring”课程，这是一段充满挑战但也收获颇丰的旅程。之前由于一些不可避免的原因错过了2024年秋季的课程，让我感到非常遗憾，我一直在寻找类似课程的其他版本。所以，当我偶然发现这门课程的信息时，我立刻深入了解了这学期的课程详情。浏览课程网站（https://llmagents-learning.org/sp25）时，我的内心充满了
大语言模型（LLM）日趋强大，但将其真正落地到实际产品中，却常常面临繁琐的配置难题。搭建云环境、构建容器、配置TLS、管理密钥… 这些复杂的DevOps工作，往往让人精疲力尽。如果你只是想拥有一个模型上下文协议（MCP）端点，以便你的智能代理能够创建GitHub issue或将数据流式传输到自动化流程中，却最终深陷DevOps的泥潭，那么MCP-Cloud就是为你而生的解决方案。它能让你在60秒内
LLM Agent正逐渐成为网络安全领域的一股变革力量，尤其在漏洞检测方面展现出巨大潜力。本文基于伯克利大学高级大型语言模型代理MOOC课程中Charles Sutton关于“用于漏洞检测的编码Agent和AI”的讲座，探讨了LLM Agent如何突破传统漏洞检测的局限，以及其在软件工程、人工智能和网络安全交叉领域带来的创新应用。通过了解LLM Agent的演进、在漏洞检测中的应用，以及未来的发展
在人工智能领域，特别是自然语言处理（NLP）方面，我们经常会听到Transformer、语言模型和大型语言模型(LLM)这三个术语。虽然它们之间存在密切的关联，但它们并非可以互换的概念。本文旨在深入剖析这三者之间的关系，以及它们在AI技术栈中的作用和地位。我们将从Transformer的架构创新开始，逐步深入到语言模型的概念和应用，最终聚焦于大型语言模型（LLM）的定义、特点和未来发展趋势。理解这
近年来，大型语言模型(LLM)如ChatGPT、Claude和GitHub Copilot已经成为开发者日常使用的工具。它们可以自动补全函数、注释代码，甚至用比你更好的方式解释你自己的“意大利面条式”逻辑。然而，AI编写的代码与人类编写的代码存在显著差异。本文将深入探讨如何识别AI生成代码，并避免由大模型代码带来的潜在问题，包括代码审查、招聘和调试等方面。通过分析代码结构、变量命名、上下文依赖等特
2025年5月，大模型智能体（LLM Agent）MOOC课程圆满结束。本文旨在对这门课程进行一次反思，尤其聚焦于形式化数学推理、多模态AI智能体和编码能力这三大重点，并探讨这些技术在构建真正智能的AI系统中的作用与局限性。课程中来自加州大学伯克利分校的教职工和科技行业的演讲嘉宾的讲座激发了许多关于LLM和Agentic AI系统的思考。 LLM Agent：系统设计的基石 MOOC课程最显著的特
2025年5月，OpenAI的大模型生态已经相当繁荣，各种模型层出不穷。与其沉迷于理论 benchmark 指标，不如回归实际应用场景。本文将基于 Derek Derui Wang 近期的一项实战评测，深入剖析 OpenAI 旗下九大模型，包括 GPT-4 Turbo、GPT-4o、GPT-4.1、GPT-4.5 Preview（已停用）、o-series (o1/o3/o4-mini)、Code
随着大语言模型(LLM)技术的飞速发展，它们在各个领域的应用日益广泛。然而，在享受LLM带来的便利的同时，我们必须正视一个至关重要的问题：如何有效地评估这些模型的输出，确保其质量、可靠性和安全性？ 本文将深入探讨LLM输出评估的重要性、方法，并结合实际案例，阐述如何构建可靠的AI系统。 LLM的普及与评估需求的增长 大语言模型(LLM)，例如GPT系列，已经成为机器学习和人工智能领域的主流模型。它
大语言模型（LLM）的出现，预示着信息访问方式的革新。然而，LLM自身存在知识时效性、特定领域信息匮乏等局限。检索增强生成（RAG）技术的出现，如同催化剂，显著提升了LLM的可靠性和智能化水平。RAG并非替代LLM，而是一种协同增效方案，赋予LLM实时访问和利用外部知识源的能力，从而在各个行业领域提供更智能、更相关的洞察。本文将深入探讨RAG的工作机制，及其在各个领域的变革性应用。 RAG：检索与
Claude 4 的发布标志着大模型技术又向前迈进了一大步。正如原文所说，Claude 4 不仅仅是另一个语言模型家族，它包含了 Opus 4 和 Sonnet 4 两个强大的变体。Opus 4 犹如一位经验丰富的研究员，能够专注于数百页的技术文本；而 Sonnet 4 则像一位精力充沛的同事，能够迅速给出答案。本文将深入探讨 Opus 4 和 Sonnet 4 的特性，并结合 Anthropic
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